水泥混凝土路面刻槽磨损程度三维检测方法

为了实现水泥混凝土路面刻槽磨损程度的自动检测,基于激光三角法实现了路面三维信息的采集与处理。结合刻槽三维数据的特点,通过数据插值技术和曲面拟合获取了刻槽区域的并行曲面,并建立了刻槽的三维空间模型,采用双重均值的方法实现了刻槽区域平均构造深度的计算。设计试验对三维检测方法和铺砂法进行了对比分析,试验结果表明,本文提出的三维检测方法比铺砂法有更好的稳定性;两种方法的检测结果绝对误差大部分集中在0.1 mm以内,且相关性高,从而证明了三维检测方法有一定的准确性和可靠性,可用于刻槽区域磨损程度的自动检测。

基于3D数据和双尺度聚类算法的路面裂缝检测

为了更加准确高效地识别路面裂缝,提出一种基于路面3D数据和双尺度聚类算法的路面裂缝检测技术.首先,使用中值滤波以及Otsu阈值分割算法对采集到的路面裂缝3D数据进行预处理,获得二值化的路面裂缝图像,在此基础上,将不规则的路面裂缝区域使用规则椭圆模型表征为裂缝基本单元,作为聚类基础.然后,使用双尺度准则函数从最优化中心距离以及角度偏差两个尺度上对基本裂缝单元进行聚类识别.最后借助杠杆原理确定聚类后裂缝中心点位置,使用最小外接椭圆表征聚类后的实际裂缝区域,并使用圆形度因子进行了路面裂缝类型判断,对网状裂缝进行了路面破损程度参数分析,为路面破损程度量化分析提供了参考因子.实际路面裂缝的实验表明,文中方法具有良好的路面裂缝检测精度.

基于结构光的路面三维重构技术

为给道路养护部门提供直观的养护决策依据,采用红外线激光器和面阵3D相机实现水泥混凝土路面三维信息的快速采集,提出针对道路表面三维数据去噪效果良好的双相标准差滤波算法;提出邻近加权平均插值算法与空间积分算法,实现路面三维数据的恢复和路面三维模型的构建;采用Matlab与VC++混合编程高效、准确地实现路面的三维重构。实验结果表明,该路面三维信息采集和处理系统性能稳定、可靠性较高;三维重构系统鲁棒性高、可移植性及可视化效果较好,可为道路养护决策提供直观、有效、科学的依据。

基于激光3D数据的沥青路面构造深度检测方法

为实现沥青路面构造深度的自动化检测,提出一种基于激光3D数据的沥青路面构造深度检测方法。搭建了基于结构光的沥青路面构造深度检测系统,提出了针对路面原始三维数据的去噪算法,设计了基于激光3D数据的沥青路面构造深度计算方法。为了验证该方法的有效性,在沥青路面进行了现场试验,并将系统测试结果与铺砂法测量结果进行了误差分析和相关性分析。结果表明:该方法得到的构造深度数值与铺砂法结果相对误差在0.13mm以内,相关系数为0.923 2,表明系统性能稳定、可靠性高。

基于VGG16-UNet语义分割模型的路面龟裂形态提取与量化

提出了基于VGG16-UNet语义分割模型的路面龟裂分割技术,开发了该模型提取龟裂形态的量化评价方法;通过移动拍照设备采集路面干燥、浸水与存在道路标线影响等不同条件下的龟裂图像,构建了涵盖轻度、中度、重度3种破损程度的多场景龟裂图像数据集;分析了VGG16-UNet、VGG19-UNet、PSPNet、SegNet与DeepLab v3+语义分割模型的龟裂图像分割效果与相应分割指标,明确了最优分割模型并提取了龟裂形态特征;对比了外接正矩形、最小外接矩形和凸包3种轮廓形状拟合边界方法,确定了最优拟合边界,并据此计算了龟裂面积;提出了基于轮廓边界极点坐标的龟裂块度计算方法,分析了路面龟裂面积和块度特征。研究结果表明:VGG16-UNet模型与VGG19-UNet、PSPNet、SegNet、DeepLab v3+这4种语义分割模型相比,VGG16-UNet具有数量为14710464的最小总参数量,模型训练速度可达每个世代训练时间为118 s,并能达到每个图像0.021 s的最高预测速度,同时在公开数据集Crack500、CrackTree与EdmCrack600中对复杂背景的裂缝分割准确率为81%,召回率为82%,调和均值为0.81,平均交并比为0.73,优于4种对比模型,模型泛化能力更高;凸包边界拟合方法计算龟裂面积最小,相较于外接正矩形与最小外接矩形边界拟合方法,拟合率分别提高了14.47%、9.30%,能得到最优的路面龟裂轮廓边界;基于轮廓边界极点计算的龟裂块度能有效评价龟裂破损程度,弥补了现有路面龟裂块度的计算难题。

多尺度特征增强的路面裂缝检测方法

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题,提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理;设计了多尺度注意力特征增强模块,建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系,以提升有效通道的特征输出;基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性,设计了多语义特征关联模块,实现不同语义信息之间的特征融合增强,并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤;提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法,用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明:MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比,MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、CRACK500)上的研究结果表明:在不同场景下的数据集上,MFENet的检测、分割精度均高于Mask R-CNN等主流方法,模型的鲁棒性更强。另外与RDSNet相比,MFENet在不同数据集上的处理速度也均有所提升。

基于双相扫描检测的路面三维裂缝识别方法

为了识别路面的三维裂缝,根据路面病害的特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝数据的特点,结合数字图像处理滤波技术,提出了一种基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测路面裂缝识别方法。识别过程中先采用双相标准差均值滤波算法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的方法对数据点进行去噪处理,再通过基于平均值法曲线拟合的双相扫描检测方法对裂缝进行识别;即对路面三维数据矩阵分别进行水平单相和垂直单相扫描检测得到2幅裂缝图像,然后对这2幅裂缝图像进行叠加处理,再进行区域生长,便可得到双相扫描检测识别的裂缝图像。研究结果表明:采用双相扫描检测方法,可以很好地识别裂缝;采用准确率曲线对该算法进行评估,得出该算法性能稳定且准确率高;该算法对路面养护管理决策的制定和路表三维形态的重构起到了重要的指导作用。

基于路面3D数据的裂缝类型判断方法

为了以更高的精度进行路面裂缝类别判断,基于3D数据扫描技术,提出双相扫描路面裂缝初识别方法;在此基础上,采用区域生长算法进行裂缝进一步识别;使用线性拟合与双向扫描求取交叉点的方法进行网状裂缝类型判断;提出了裂缝区域的矩形模型,通过使用距离以及角度判断的方法由断裂裂缝模型获得完整裂缝矩形模型,并基于该矩形模型进行了线性裂缝区域信息的表征及类型的判定;利用准确率-召回率曲线进行算法精确度定量评价。试验结果表明:初识别的裂缝既包含裂缝信息又包含非裂缝信息;区域生长算法可进行裂缝进一步识别;线性裂缝的矩形模型可用来进行线性裂缝区域信息表征;PR曲线可用于定量分析算法精确度。

基于线结构光的沥青路面三维数据采集系统

针对目前沥青路面表面形貌三维数据采集实时性差、精确度低,难以准确全面地提供路面三维构造形态的问题,研究了基于线结构光的沥青路面表面形貌三维数据采集系统。该系统是针对中国道路三维信息检测要求而研发设计的集光、电一体化和自动化的三维检测设备,可以完成对待测沥青路面表面形貌数据的采集、分析、处理、三维显示等。系统采用红外线阵激光光源、面阵CCD相机及数字图像检测技术,根据激光三角法计算出路面表面的三维深度信息,并利用MATLAB软件实现路面形貌的三维重构,获得了重构后的路面形貌三维显示,并进行了检测结果的定量分析。系统基于模块化设计,主要由电源模块、下位机控制模块、计数触发模块、激光三角检测模块、GPS定位模块、数据处理模块组成,通过测试软件驱动硬件模块,从而获得沥青路面三维数据的采集。研究结果表明:模块化设计提高了系统的抗干扰性,使系统结构简单清晰,免去了复杂的连线,便于调试、维修,缩短了开发周期,降低了开发、维护的成本;室内外试验测试分析同时表明,系统性能稳定,满足现场检测的要求,能够满足沥青路面表面形貌三维数据采集要求,并可以提供形象直观的路面表面三维形貌。

基于椭圆模型聚类的路面裂缝定位方法

针对预处理后断裂的路面裂缝图像,提出了一种椭圆模型的聚类算法路面裂缝范围定位方法。该裂缝检测方法首先对采集到的路面裂缝3D数据进行预处理,获得二值化路面裂缝图像,使用邻域搜索算法获得断裂的裂缝基本单元,并对各裂缝单元进行基本单元模型构建,然后基于构建的裂缝基本单元模型使用聚类准则进行裂缝完整模型恢复,最后将聚类后的完整裂缝使用椭圆模型表征裂缝区域,并借助该模型进行裂缝范围的定位。